O que é um agente de IA?

Etapa 1: Perceção

Em primeiro lugar, um agente de IA recebe informações de várias fontes. Dependendo do seu objetivo, estas podem incluir:

• Interações dos utilizadores
• APIs que extraem dados de sistemas externos
• Sensores ou registos de aplicações ligadas
• Bases de conhecimento armazenadas - como folhas de inventário, políticas de RH, etc.

Etapa 2: Processamento

Assim que tiver os dados, o agente de IA precisa de os compreender.

O agente pode utilizar PNL, dados estruturados ou sinais em tempo real para processar qualquer entrada para a qual tenha sido concebido.

Se precisar de ir buscar conhecimentos relevantes a uma base de dados, pode utilizar a geração aumentada por recuperação (RAG) para os obter.

Etapa 3: Tomada de decisões

O processo de decisão dependerá da forma como o construtor estrutura o agente de IA.

Pode utilizar uma lógica comercial personalizada, como decidir se um lead é qualificado com base numa fórmula concebida pela equipa de vendas. 

Pode também utilizar previsões de aprendizagem automática ou de reforço, como assinalar uma transação como fraudulenta com base em casos anteriores de fraude.

As melhores ferramentas de agentes de IA terão em conta a explicabilidade da IA: até que ponto um agente de IA pode clarificar o raciocínio subjacente às suas decisões.

Passo 4: Tomar medidas

Depois de perceber, processar e decidir, um agente de IA está pronto para agir.

Não há limites para as acções que um agente de IA pode realizar. Poderá dar seguimento a uma resposta de texto simples, como "Estas 3 contas estão a mostrar sinais de potencial rotatividade".

Pode acionar uma chamada de API, como a obtenção de dados de inventário em tempo real de um sistema de armazém ou o início de um pedido de reposição de palavra-passe.

Outros agentes de IA tomam medidas operacionais diretas, como ajustar os preços numa loja de comércio eletrónico, agendar uma chamada de vendas, reencaminhar um envio logístico ou modificar as definições do sistema com base em políticas de segurança.

Alguns agentes de IA interagem mesmo com aplicações externas, como a automatização de fluxos de trabalho em sistemas CRM, a atualização de registos de clientes ou a emissão de reembolsos com base em regras comerciais predefinidas.

Estes agentes podem executar fluxos de trabalho completos de IA agêntica de ponta a ponta.

Independentemente da ação, o agente de IA garante que a sua resposta está em conformidade com o processo de tomada de decisão - e, em muitos casos, aprende com os resultados para melhorar as acções futuras.

1. Roteamento LLM

Antes de mais, terá de subcontratar a cognição do seu agente de IA a um LLM. De facto, por vezes ouve-se a expressão "agenteLLM ", um subconjunto de agentes de IA. 

Um bom agente deve ser capaz de utilizar diferentes LLMs para diferentes tarefas.

Não existe um único LLM superior, especialmente com a rápida taxa de desenvolvimento. Pode ser vantajoso para o seu agente de IA utilizar um modelo quando está a gerar texto longo e outro modelo quando está a analisar a entrada do utilizador.

Todos os agentes de IA são agentes LLM ? Quase, mas não exatamente.

Os agentes de IA que não utilizam LLMs incluem robôs de automatização de processos robóticos, sistemas multiagentes, como sistemas de controlo de tráfego ou inteligência de enxame, e agentes de aprendizagem por reforço (como na robótica).

2. Identidade e instruções

Qualquer agente de IA precisa de uma identidade, uma missão e objectivos. Porque é que existe? O que é que vai realizar e como é que o vai fazer?

Vejamos um exemplo: a primeira linha de defesa de uma equipa de apoio ao cliente de uma empresa de apoio informático. O objetivo deste agente de IA pode ser resolver corretamente o maior número possível de problemas dos clientes, enquanto encaminha os casos complexos para agentes humanos. 

As instruções devem definir não só o seu papel, mas também o seu limiar de decisão (ou seja, quando é que deve escalar ou encaminhar um utilizador para outro local?

3. Ferramentas

As ferramentas são a forma como um agente de IA recolhe dados e actua. 

Devido à sua natureza autónoma, um agente de IA é capaz de escolher as ferramentas que deve utilizar para executar uma tarefa. 

Por exemplo, um agente de IA de geração de contactos pode ter a tarefa de criar contactos qualificados no Hubspot.

Com base na interação do utilizador, o agente pode optar por verificar se existem duplicados no CRM, sugerir conteúdos específicos para o utilizador ou fazer mais perguntas até conseguir classificar o lead.

O arsenal de ferramentas de um agente de IA pode incluir:

• Sistemas externos, como HubSpot, Linear ou Zendesk
• Execução de código, para criar ferramentas ad hoc
• Capacidades incorporadas
• Outros agentes de IA
• Humanos (por exemplo, um agente de IA precisa da aprovação humana antes de efetuar uma tarefa)

4. Memória e conhecimento

A memória e o conhecimento de um agente de IA definem o que este sabe e como retém a informação ao longo do tempo.

Ao contrário do software tradicional que se limita a obter informações a pedido, os agentes de IA podem armazenar, recordar e basear-se em interações anteriores para tomar decisões mais inteligentes.

Por exemplo, um agente de IA de apoio ao cliente pode recordar tentativas anteriores de resolução de problemas com um utilizador e evitar repetir soluções ineficazes. Um agente de IA de vendas pode recordar interações anteriores com um cliente potencial e ajustar as suas mensagens em conformidade.

Os agentes de IA dependem de dois tipos principais de memória:

1. Memória de curto prazo - Contexto temporário de uma conversa ou tarefa em curso, como a preferência linguística de um utilizador.
2. Memória de longo prazo - Conhecimento persistente a que o agente pode aceder ao longo do tempo, como recordar volumes de encomendas ou preferências de fornecedores.

Para além da memória, os agentes de IA acedem a fontes de conhecimento estruturadas e não estruturadas, como bases de dados e API, bases de conhecimento da empresa ou outra documentação relevante.

5. Canais

Os canais são a forma como um agente de IA interage com os utilizadores. Pode utilizar texto, imagens, vídeo ou voz, consoante o caso de utilização. Pode contactá-los através de um widget de um sítio Web ou de uma interface webchat , 

Agentes de IA podem ser implementados em widgets de Webchat, aplicativos de mensagens (WhatsApp, Messenger, Telegram, Slack, etc.) ou até mesmo incorporados em fluxos de trabalho de e-mail.

Para as interações de voz, os agentes de voz podem integrar-se em sistemas telefónicos ou assistentes inteligentes, enquanto os agentes de texto podem funcionar em conversação em direto, SMS ou ferramentas internas da empresa.

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6. Governação 

A legislação em matéria de IA está a evoluir a nível mundial e criar um agente de IA sem ter em conta a conformidade é um esforço inútil.

A governação garante que o seu agente de IA funciona de forma ética, transparente e dentro dos limites legais.

Um agente de IA bem governado é o seguinte:

• Adesão à política - Alinha-se com as diretrizes da marca, o tom e as regras comerciais.
• Relatórios e acompanhamento de KPI - Monitoriza o desempenho, a parcialidade e a precisão das decisões.
• Aprovações e Human-in-the-Loop (HITL) - Requer validação humana para acções críticas.
• Mecanismos de feedback - Melhoria contínua com base nos contributos dos utilizadores e na suasupervisão‍.
• Conformidade e pistas de auditoria - Regista decisões e acções para cumprir os requisitos regulamentares.

Serviço ao cliente

Uma das aplicações mais comuns dos agentes de IA é o humilde bot de apoio ao cliente.

Estes agentes virtuais podem orientar os clientes para políticas específicas, fornecer sugestões personalizadas de produtos ou mesmo tratar de tarefas de conta, como a reposição de uma palavra-passe.

Tornou-se a norma as empresas oferecerem chatbots de serviço ao cliente - mas os chatbots baseados em regras do passado reflectem-se frequentemente de forma negativa numa marca. Hoje em dia, são os agentes LLM dinâmicos que servem os utilizadores de uma organização.

Estamos a entrar na morte dos chatbots de IA e na ascensão dos agentes de IA. Mesmo (ou especialmente) os bots de apoio ao cliente precisam de subir de nível.

Geração de leads

A maioria dos agentes de IA implementados no Botpress - pelo menos no momento em que escrevemos este artigo - são algum tipo de agentes de geração de leads.

Os agentes de geração de leads são um subconjunto dos agentes de vendas com IA.

Frequentemente, fornecem informações críticas aos utilizadores e recolhem leads qualificados ao longo do percurso, encaminhando-os para as equipas de vendas sem intervenção manual. 

O Waiver Group, uma empresa de consultoria de cuidados de saúde, conseguiu aumentar os seus contactos em 25% depois de implementar um bot para substituir os seus formulários "contacte-nos".

O Waiverlyn conversava com os visitantes do sítio Web, qualificava os contactos e reservava eventos Google Calendar - tudo sem intervenção humana.

Gestão do conhecimento

Um caso de utilização que é melhor tratado por bots do que por humanos, a gestão do conhecimento pode abranger desde a documentação interna até aos sistemas de auto-atendimento virados para o cliente.

Os funcionários podem perder horas à procura de informações críticas enterradas em wikis, PDFs, e-mails ou tickets de suporte. Um agente de IA pode responder a uma consulta em linguagem natural com informações relevantes sobre a conta, políticas ou passos de resolução de problemas. 

Do lado do cliente, isto pode parecer um bot de seguros que ajuda os utilizadores a encontrar os formulários e orientações relevantes.

Fluxo de trabalho e orquestração de tarefas

Fluxo de trabalho e orquestração de tarefas Os agentes de IA não se limitam a executar acções individuais - coordenam vários passos em diferentes sistemas. (Isto é por vezes conhecido como orquestração de IA).

• Um agente de IA para aquisições pode gerar automaticamente pedidos de compra, compará-los com os orçamentos e enviá-los para aprovação da direção antes de efetuar uma encomenda. 
• Nos RH, um agente de IA de integração poderia agendar formação, fornecer acesso a software e configurar a folha de pagamentos para novas contratações sem que ninguém precisasse de mexer um dedo. 
• Os agentes de IA nas TI podem fazer a triagem dos pedidos de suporte, verificar os registos do sistema e encaminhar os problemas não resolvidos para os engenheiros.

Em vez de as empresas juntarem diferentes ferramentas de automatização para cada processo, os agentes de IA actuam como orquestradores centralizados - gerindo fluxos de trabalho inteiros de forma dinâmica, tomando decisões em tempo real e adaptando-se à medida que as condições mudam.

Este tipo de automatização do fluxo de trabalho de IA é um dos casos de utilização mais comuns dos agentes de IA.

A inteligência artificial é facilmente aplicada às pequenas tarefas quotidianas que tiram tempo aos trabalhadores do conhecimento.

Co-pilotos de desenvolvimento

Os agentes de IA estão a tornar-se essenciais para os programadores, acelerando a codificação, a depuração e a documentação.

Uma IA de copiloto pode completar automaticamente o código, assinalar erros e sugerir optimizações em tempo real.

Para além da codificação, estes agentes ajudam nas revisões de pedidos pull, nas verificações de segurança e no controlo de dependências.

Para as equipas de engenharia, os co-pilotos de IA significam ciclos de desenvolvimento mais rápidos, menos bugs e menos tempo gasto em tarefas repetitivas.

Assistentes virtuais

Por vezes, tudo o que precisamos é de um pouco de ajuda extra.

Alguém para efetuar pesquisas, analisar métricas ou consolidar informações. Talvez precise de um programador pessoal para enviar lembretes sobre tarefas futuras ou de um assistente que possa redigir e-mails e resumir relatórios.

Estas lacunas podem ser preenchidas por assistentes de agentes de IA, programas de software que executam tarefas em seu nome.

O conceito de um assistente de IA já nos é familiar - como a Siri e a Alexa (os assistentes de voz mais famosos do mundo).

Os agentes de IA permitem o passo seguinte de um planeamento profundamente personalizado.

Se estiver a planear umas férias, um assistente de agente de viagens com IA pode não só sugerir locais para um novo destino e identificar hotéis, mas também selecionar o voo e o hotel ideais - e depois reservá-los em seu nome.

1. Extensível e flexível

Os agentes de IA não estão limitados a fluxos de trabalho rígidos. Selecionam dinamicamente ferramentas, APIs e modelos com base no contexto, o que os torna muito mais adaptáveis.

2. Tomada de decisão autónoma 

Em vez de predefinir cada fluxo, os agentes de IA tomam decisões em tempo real e executam tarefas de ponta a ponta. São mais rápidos de construir e muito mais eficientes depois de serem implementados.

3. Escalável entre casos de utilização 

Um agente de IA criado para apoio ao cliente pode ser alargado para lidar com vendas, fluxos de trabalho internos ou automatização de RH sem uma reconstrução completa.

4. Disponibilidade permanente

Os agentes de IA funcionam continuamente, tratando de tarefas, respondendo aos utilizadores e executando fluxos de trabalho sem tempo de inatividade.

5. Eficiência de custos à escala

Os agentes de IA reduzem a necessidade de grandes equipas manuais no apoio ao cliente, nas vendas e nas operações internas, mantendo simultaneamente um serviço de elevada qualidade.

6. Automatização de ponta a ponta

Os agentes de IA não se limitam a responder a perguntas; executam fluxos de trabalho, desencadeiam acções em CRMs, gerem aprovações e tomam decisões reais, reduzindo os estrangulamentos operacionais.

7. Integração perfeita do sistema

Os agentes de IA ligam-se a ferramentas como Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack e sistemas proprietários, garantindo uma stack tecnológica unificada.

8. Tempo mais rápido para a obtenção de valor (TTV)

Ao contrário dos projectos de automatização tradicionais, os agentes de IA aprendem com as interações e melhoram continuamente, acelerando a implementação e o ROI.

9. Melhoria da exatidão e da conformidade 

Os agentes de IA podem seguir as diretrizes da marca, os enquadramentos legais e a lógica de decisão, garantindo que operam dentro das políticas empresariais.

Sistemas Multi-Agentes

Os sistemas multiagentes (MAS) são constituídos por múltiplos agentes de IA que interagem para atingir objectivos abrangentes. 

Estes sistemas são normalmente concebidos para lidar com tarefas demasiado grandes, complexas ou descentralizadas para serem geridas por um único agente de IA. O encaminhamento correto dos agentes de IA garante que a tarefa certa é atribuída ao agente certo.

Cada agente de um sistema multiagente pode atuar de forma independente, percebendo e interpretando o ambiente, tomando decisões e, em seguida, agindo para atingir o seu objetivo.

A eficiência de um MAS é avaliada através de sistemas de avaliação de agentes de IA, que podem incluir informações quantitativas e qualitativas.

Por exemplo, uma empresa de estudos de mercado pode utilizar um MAS em que um agente reúne relatórios do sector, outro extrai as principais informações, um terceiro resume as conclusões em resumos prontos para o cliente e um quarto monitoriza a exatidão dos dados e aperfeiçoa os resultados ao longo do tempo.

Agentes Reflexos Simples

Os agentes reflexivos simples funcionam com base num conjunto de regras de condição-ação predefinidas. Reagem à perceção atual e não têm em conta a história das percepções anteriores.

São adequados para tarefas com uma complexidade limitada e uma gama restrita de capacidades. Um exemplo de um agente reflexivo simples seria um termóstato inteligente.

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Agentes reflexivos baseados em modelos

Os agentes baseados em modelos mantêm um modelo interno do seu ambiente e tomam decisões com base na compreensão do seu modelo.

Isto permite-lhes lidar com tarefas mais complexas. 

São utilizados no desenvolvimento da tecnologia de carros autónomos, uma vez que podem recolher dados como a velocidade do carro, a distância entre o carro da frente e um sinal de stop que se aproxima. O agente pode tomar decisões informadas sobre quando travar com base na velocidade e nas capacidades de travagem do automóvel.

Agentes baseados na utilidade

Os agentes baseados na utilidade tomam decisões tendo em conta a utilidade esperada de cada ação possível.

São frequentemente utilizados em situações em que é essencial ponderar diferentes opções e selecionar a que tem a utilidade esperada mais elevada.

Se pretender que um agente recomende coisas - como um curso de ação ou diferentes tipos de computadores para uma determinada tarefa - um agente baseado em utilitários pode ajudar.

Agentes de aprendizagem

Os agentes de aprendizagem são concebidos para funcionar em ambientes desconhecidos. Aprendem com as suas experiências e adaptam as suas acções ao longo do tempo.

A aprendizagem profunda e as redes neuronais são frequentemente utilizadas no desenvolvimento de agentes de aprendizagem.

São frequentemente utilizados no comércio eletrónico e na tecnologia de plataformas de streaming para alimentar sistemas de recomendação personalizados, uma vez que aprendem o que os utilizadores preferem ao longo do tempo. 

Agentes de Crença-Desejo-Intenção

Os agentes Belief-Desire-Intention modelam o comportamento humano através da manutenção de crenças sobre o ambiente, desejos e intenções. Podem raciocinar e planear as suas acções em conformidade, o que os torna adequados para sistemas complexos.

Agentes baseados em lógica

Os agentes baseados na lógica utilizam o raciocínio dedutivo para tomar decisões, normalmente com base em regras lógicas. São adequados para tarefas que exigem um raciocínio lógico complexo.

Agentes baseados em objectivos

Os agentes baseados em objectivos agem para atingir os seus objectivos e podem adaptar as suas acções em conformidade. Têm uma abordagem mais flexível à tomada de decisões com base nas consequências futuras das suas acções actuais.

Uma aplicação comum para agentes baseados em objectivos é a robótica - como um agente que navega num armazém. Este poderia analisar potenciais percursos e selecionar a rota mais eficiente para o seu destino final.

Passo 1: Identificar um caso de utilização piloto

"Vamos arranjar um agente de IA!" Se o seu chefe lhe disser isto depois de ler os últimos títulos sobre "o ano dos agentes de IA", cabe-lhe a si identificar o tipo de agente de IA que deve pilotar.

É fácil perdermo-nos no entusiasmo, mas a melhor abordagem é começar com um caso de utilização claro e de grande impacto.

Considere as áreas em que um agente pode reduzir o volume de trabalho, melhorar a precisão ou melhorar a tomada de decisões, tais como a qualificação de clientes potenciais, o apoio ao cliente ou a recuperação de conhecimentos internos.

Um caso de utilização piloto forte deve ser suficientemente limitado para ser implementado rapidamente, mas suficientemente valioso para demonstrar o impacto.

A escolha certa tornará mais fácil garantir a adesão, provar o ROI e lançar as bases para uma adoção mais ampla da IA.

Passo 2: Encontrar a plataforma certa

As ferramentas corretas dependerão inteiramente das suas circunstâncias - de que conhecimentos internos de desenvolvimento dispõe? Quanto tempo? O que é que precisa que o seu agente faça (não apenas para o seu caso de utilização piloto, mas a longo prazo)?

Na maioria dos casos, faz sentido utilizar uma plataforma de IA em vez de começar do zero.

A melhor escolha será frequentemente uma plataforma vertical e flexível: um software de construção que permite construir qualquer caso de utilização e ligar-se a quaisquer ferramentas externas. 

Pode consultar a nossa lista das melhores ferramentas de criação de agentes de IA, as melhores plataformas de chatbot ou mesmo as melhores plataformas de código aberto. Mas vou ser sincero - estou bastante inclinado para a nossa.

Botpress é utilizado por 35% das empresas da Fortune 500 e por mais de 500.000 construtores.

Implementámos agentes de IA durante anos e a sua utilização é gratuita, pelo que não tem nada a perder.

Etapa 3: Integrar ferramentas

Se o seu agente de IA for criar leads do Hubspot, começará por integrar a sua plataforma de IA com o Hubspot. 

Embora uma boa plataforma venha com integrações pré-construídas, casos de uso específicos exigirão mais trabalho para personalizar os conectores do seu agente.

Se a sua equipa integra vários sistemas - ferramentas internas ou software de terceiros - o seu agente pode atuar como orquestrador de IA, assegurando uma sincronização suave entre plataformas.

Passo 4: Testar e aperfeiçoar

O quarto passo é testar exaustivamente o seu agente utilizando as ferramentas de teste incorporadas na sua plataforma.

Ajuste os parâmetros, o fraseado das mensagens e os fluxos de trabalho com base nos resultados dos testes para garantir que o agente tem um bom desempenho em cenários reais.

Passo 5: Implementar e monitorizar

Embora as fases de criação e implementação sejam frequentemente o centro das atenções, não subestime a importância da monitorização a longo prazo com a análise de bots. 

A sua plataforma deve estar equipada com ferramentas de monitorização para acompanhar as interações e o desempenho do seu agente após a implementação.

Recolher informações e aperfeiçoar a configuração conforme necessário, tirando partido de quaisquer mecanismos de feedback fornecidos pela plataforma. 

E lembre-se: os melhores agentes de IA requerem actualizações. Alguns dos agentes de IA com melhor desempenho no terreno foram actualizados centenas de vezes desde o seu lançamento inicial.

O seu ROI será tanto maior quanto mais ajustar o seu agente.

Começar pequeno, depois expandir

Estamos a entrar na era das organizações melhoradas pela IA - mas ninguém vai dar o salto de uma só vez. Comece com um caso de utilização piloto sólido que possa obter uma vitória rápida antes de expandir o seu agente de IA.

Referimo-nos a isto como o método Crawl-Walk-Run. Pode ler mais sobre este método no nosso projeto de implementação de agentes de IA.

Garantir fontes de dados de alta qualidade

Como diz o velho ditado: lixo dentro, lixo fora. Se o seu agente de IA não estiver a obter informações de bases de dados bem conservadas, o seu impacto será limitado.

Se o seu agente está a utilizar o Hubspot para acompanhar os ciclos de negócio e analisar os indicadores de negócios fechados e perdidos, então os seus representantes de vendas têm de estar atentos ao acompanhamento das chamadas e dos dados dos seus potenciais clientes.

Definir KPIs e indicadores de sucesso claros

É difícil saber até que ponto o seu agente de IA é bem sucedido se não conseguir medir corretamente o seu impacto.

Defina antecipadamente os KPIs - quer se trate da exatidão das respostas, do tempo poupado, das taxas de conversão ou da redução de custos. Estas referências ajudarão a orientar as melhorias e a demonstrar o ROI.

Utilizar RAG

A utilização da geração aumentada por recuperação permite que o seu agente de IA baseie as suas respostas em dados actualizados, como a base de conhecimentos, o CRM ou a documentação de uma empresa.

Isto reduz a possibilidade de alucinações e assegura que as respostas são exactas e contextualmente relevantes.

Riscos de conformidade

Os agentes de IA devem aderir a regulamentos como GDPR, HIPAA, SOC 2 e políticas específicas do setor. 

Os riscos de conformidade são uma das maiores razões pelas quais os construtores optam por criar agentes de IA em plataformas, em vez de os construir de raiz.

Se o seu trabalho não é a conformidade com a IA, os seus recursos são mais bem empregues se o deixar para os profissionais.

O tratamento incorreto dos dados dos utilizadores, o não registo de decisões ou a geração de respostas não conformes podem ter consequências legais e financeiras.

Alucinações

As alucinações ocorrem quando os sistemas de IA de conversação geram informações incorrectas ou enganosas.

Estes deslizes têm sido o centro de escândalos como o fiasco do chatbot da Air Canada ou o bot que vendeu um Chevy Tahoe por 1 dólar.

Os agentes de IA criados com cautela raramente têm alucinações. É possível proteger a qualidade das suas respostas com geração aumentada por recuperação, validação humana ou camadas de verificação. De facto, há várias formas de manter os agentes de IA livres de alucinações.

Falta de explicabilidade

Se um agente de IA está a tomar decisões, a sua equipa deve ser capaz de compreender como e porquê.

Um sistema de caixa negra que fornece resultados sem transparência pode corroer a confiança, dificultando o diagnóstico de erros, a garantia de conformidade ou o aperfeiçoamento do desempenho.

A explicabilidade é especialmente importante para as indústrias regulamentadas, onde as decisões têm de ser auditáveis.

Técnicas como o registo do raciocínio do agente, a exposição das fontes e a incorporação da validação humana no circuito podem ajudar a manter as decisões baseadas em IA claras e responsáveis. 

Se a explicabilidade não estiver integrada, a sua equipa passará mais tempo a justificar as acções do agente do que a beneficiar das mesmas.

Recursos em curso

Os agentes de IA não são um recurso do tipo "definir e esquecer".

Trata-se de um verdadeiro projeto de software que requer um acompanhamento contínuo e melhorias ao longo do tempo. A manutenção é uma necessidade que, se não for tida em conta, pode comprometer o sucesso de um agente.

A boa notícia é que isto só é uma desvantagem se a sua equipa não estiver preparada para isso. Se estiver preparado para embarcar num investimento em IA, os recursos contínuos necessários para um agente de IA podem facilmente ser vistos nos retornos.

1. Autonomia

Os agentes de IA podem funcionar sem intervenção humana, tomando decisões e actuando de forma independente.

A sua autonomia permite que os agentes de IA lidem com tarefas complexas e tomem decisões em tempo real sobre a melhor forma de concluir um processo, mas sem que um humano codifique os passos específicos para uma determinada tarefa.

Embora a ideia de um agente autónomo possa evocar imagens de HAL 9000, o computador falante de 2001: Uma Odisseia no Espaço, os agentes de IA continuam a depender de instruções humanas.

Um utilizador ou programador terá de passar algum tempo a dizer ao agente o que fazer - mas o agente resolverá o problema da melhor forma de realizar a tarefa.

2. Aprendizagem contínua

O feedback é essencial para o aperfeiçoamento do agente de IA ao longo do tempo.

Este feedback pode vir de duas fontes: um crítico ou o próprio ambiente.

O crítico pode ser um operador humano ou outro sistema de IA que avalia o desempenho do agente. O ambiente do agente de IA pode fornecer feedback sob a forma de resultados resultantes das acções do agente.

Este ciclo de feedback permite que o agente se adapte, aprenda com as suas experiências e tome melhores decisões no futuro.

Aprenderá a criar melhores resultados à medida que for realizando mais tarefas. Devido à sua capacidade de aprender e melhorar, os agentes de IA podem adaptar-se a ambientes em rápida mudança.

3. Reativo e proactivo

Os agentes de IA são simultaneamente reactivos e proactivos nos seus ambientes.

Uma vez que recebem informações sensoriais, são capazes de alterar o curso da ação com base nas alterações do ambiente.

Por exemplo, um termóstato inteligente pode sentir que a temperatura da divisão está a ficar mais fria quando começa uma trovoada inesperada. Como resultado, diminui a intensidade do ar condicionado. 

Mas também é proactivo - se o sol brilhar numa divisão aproximadamente à mesma hora todos os dias, aumentará proactivamente o ar condicionado para coincidir com o aparecimento do calor do sol.

Quais são os erros comuns que as empresas cometem quando implementam o seu primeiro agente de IA?

Um erro comum que as empresas cometem quando implementam o seu primeiro agente de IA é lançá-lo sem um caso de utilização claramente definido ou critérios de sucesso mensuráveis, o que resulta frequentemente num baixo envolvimento e num impacto limitado. Muitas também tratam o agente de IA como uma implementação única, em vez de um sistema que requer actualizações e aperfeiçoamentos regulares para se manter eficaz ao longo do tempo.

Quanto tempo e orçamento devo planear para um piloto de agente de IA?

Um projeto-piloto bem orientado pode normalmente ser lançado no prazo de 2 a 6 semanas, gastando 300 a 700 dólares, especialmente com plataformas sem código ou de baixo código.

Que tipos de registos ou pistas de auditoria devo implementar?

Deve registar todas as entradas do utilizador, as decisões do agente, as acções tomadas e todas as chamadas de API, incluindo carimbos de data/hora e identificadores de utilizador para permitir a rastreabilidade. Para maior transparência e diagnóstico, é útil incluir também etapas de raciocínio ou pontuações de confiança, quando disponíveis.

Na prática, o que é o human-in-the-loop (HITL)?

Na prática, o HITL significa que o agente de IA faz uma pausa para obter informações humanas sobre decisões específicas, como aprovações, escalonamentos ou casos ambíguos, antes de prosseguir. Isto cria uma salvaguarda, assegurando que as acções incertas são supervisionadas por uma pessoa quando necessário.

Pode um único agente de IA apoiar vários departamentos (por exemplo, RH e Vendas)?

Sim, um único agente de IA pode servir vários departamentos, desde que seja concebido com uma separação adequada do contexto, instruções claras para um comportamento baseado em funções e um encaminhamento inteligente das consultas. Muitas organizações começam com um departamento e expandem as capacidades do agente gradualmente para evitar sobreposição ou confusão.